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协方差分析解决的问题：多个自变量（包括离散变量和连续变量）对一个因变量（连续数据）的影响。自变量中的连续变量被作为协变量加以'控制'（控制变量）。 协方差分析可以在一定程度上排除非处理因素的影响，从而准确的获得处理因素的影响。 协方差分析的条件：除了满足一般的方差分析条件外，还需要满足'平行性检验'。 协方差分析是回归分析和方差分析的结合。 分析步骤包括两个部分： 第一部分：平行性检验 自变量与协变量的交互作用：P＞0.05，满足平行性检验，满足协方差分析的条件；P≤0.05，不满足平行性检验，不满足协方差分析的条件。 第二部分：协方差分析 案例： 运动干预对高血压人群的治疗效果研究 实验设计（简化版）：选取54名高血压人群，随机分为3组，分别采用健身走、广场舞、太极拳运动干预。干预时间为6个月。实验前、实验后测试安静收缩压，差值形成变量'血压下降'。已经统计检验过，实验前三组的收缩压基础值差异没有统计学意义。 统计分析思路说明：考虑到年龄可能对血压下降程度有较大影响，而年龄又是连续变量，因此把'年龄'作为'协变量'。在研究运动干预对血压影响的同时，排除协变量'年龄'的影响，使结果更加准确。协方差分析就是用于解决类似问题的。 自变量：锻炼项目 协变量：年龄 因变量：血压下降。 1 部分数据  图1 2 平行性检验 这是协方差分析的一个重要条件。意思是：各组的协变量与因变量存在线性回归关系且斜率基本相同。也就是回归直线近似平行。 可以先做一个散点图，初步探索平行性。  图2 散点图 根据图2，三条回归直线近似平行，可以尝试采用协方差分析。 SPSS步骤： 1）分析-一般线性模型-单变量  图3 2）'血压下降'为'因变量'；'组别'为'固定因子'；'年龄'为'协变量'。  图4 3）点击'模型'。  图5 4）点击'定制'，然后把因子与协变量的主效应和交互作用都选到'模型'列表（默认是没有交互作用的）。点击'继续'。 5）返回'图4'后，点'确定'。下面是结果。  图6 组别与年龄的交互作用，P=0.770＞0.05，说明交互作用不显著。也就是满足平行性检验。 因为交互作用不显著，可以精简模型。把交互作用剔除，再做协方差分析。 3 协方差分析 1）图4状态点击'模型'，把'组别'和'年龄'的交互作用取消。点击'继续'。  图7 2）回到图4后，点击'选项'，如下图勾选。点击'继续'，返回后，点击'确定'查看结果。  图8 4 SPSS结果 1）方差齐性检验结果  图 9 P=0.462＞0.05，方差齐性。满足了协方差分析的另一个条件。 2）方差分析表  图10 组别P=0.019＜0.05，说明三种运动干预方式对血压下降的效果不同。 年龄P=0.000＜0.05，说明年龄的确对血压下降程度产生了影响。排除这部分影响后，使运动干预对血压的影响结果更加准确。  图11 结合图11均值可知。结果：降压效果由高到低依次为HIIT、持续有氧、核心训练。（当然，如果结合后面的成对比较统计结果进一步做出判断会更加合适，篇幅原因，不再展开。） 5 请一定要往下看 如果不考虑'年龄'这个协变量对因变量（血压下降）的影响，结果会怎样？ 1）'组别'为'固定因子'；'血压下降'为'因变量'。其他全默认。直接点击'确定'。 图12 2）方差分析表 图13 组别P=0.133＞0.05，说明三种运动干预方式对血压下降的效果相同。 由此可见，不考虑协变量'年龄'时得出了与前面完全相反的结果。 这提示我们：科学研究中选择准确统计方法的重要性，方法一旦选错，我们将无法追求科学真理。 |
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